1.funNLP地址: https://github.com/fighting41love/funNLP涉及内容包括： 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、手机号抽取、名字推断性别、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库
转载
2023-12-28 14:28:31
57阅读
# NLP智能问答开源项目：探索与实践
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支之一，已经广泛应用于智能问答、机器翻译、情感分析等多个领域。本文将介绍NLP智能问答开源项目，通过代码示例和图示，带领大家一探究竟。
## 什么是NLP智能问答？
NLP智能问答是一种基于自然语言处理技术的问答系统，它能够理解用户的提问，并给出准确的答案。这种系统通常包括以下几个关键步骤：
原创作者：柳泽1. 背景传统推荐系统虽然可以较好地解决信息过载问题，但也存在一些主要问题：比如，很难准确且高效地建模用户偏好的动态变化；在推荐过程中，很难直接帮助用户决策等。对话推荐为上述问题提供了一个有希望的解决方案，但之前工作通常集中于单一对话类型，没有考虑如何有效融合多个对话类型（闲聊、任务型对话、问答等）。而真实人机对话，涉及多种对话类型（闲聊、任务型对话、问答等），如何自然地融合多种对话
# 开源的NLP问答系统简介
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。在众多NLP任务中，问答系统是一个热门的研究方向，它允许用户通过自然语言提问，从海量信息中获取准确的答案。如今，许多开源的NLP问答系统在学术和工业界都得到了广泛的应用。本文将介绍一些知名的开源问答系统，并附带代码示例，帮助读者更好地理解其工作原理。
## 开源NLP问答
这里写目录标题一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充2.任务实践二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行文本分类 一、问答系统问答系统(Question Answering System，
面试常考题（答案为个人理解，仅供参考）1: 词向量是什么, 有哪些方式生成词向量, 句子的词向量是什么? 答：词向量将词汇为表示成向量，称作词向量生成词向量的方式生成词向量的方法有很多，这些方法都依照一个思想：任一词的含义可以用它的周边词来表示。生成词向量的方式可分为：基于统计的方法和基于语言模型(language model)的方法。基于统计的方法：共现矩阵SVD（奇异值分解）基于语言模型的方法
转载
2023-07-28 14:15:05
111阅读
# NLP问答系统
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机能够理解、理解和生成自然语言。NLP问答系统是NLP的一个应用方向，旨在通过理解用户提问的自然语言，准确地回答用户的问题。
## 什么是NLP问答系统？
NLP问答系统是一种能够根据用户提问直接回答问题的计算机程序。它通过将自然语言转换为计算机可
原创
2023-08-29 13:49:50
187阅读
NLP智能问答是近年来非常热门的技术之一，通过自然语言处理技术，使得计算机能够理解用户的问题，并给出准确的回答。作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍实现NLP智能问答的流程，并详细说明每一步需要做什么。
一、实现NLP智能问答的流程
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用下表展示NLP智能问答的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集与预处理 |
目录一：基础知识1.为什么使用数据库2.DB、DBS、DBMS之间有什么关系 3.什么是SQL4.什么是MySQL 5.数据库三大范式是什么 6.MySQL有关权限的表都有哪几个7.MySQL的binlog有几种录入格式？分别有什么区别？二：数据类型 三：引擎 1. MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别2. MyIS
整件事情的流程可以用下表展示：
步骤 | 说明
--------|--------
Step 1 | 安装所需的Python库
Step 2 | 数据预处理
Step 3 | 构建问答模型
Step 4 | 模型训练与优化
Step 5 | 模型测试和部署
接下来，我将为你详细介绍每一步骤所需的操作和代码。
**Step 1：安装所需的Python库**
在开始之前，你需
# 自然语言处理中的问答系统：原理与实现
问答系统（Question Answering System）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的重要应用之一。通过理解和解析用户的问题，问答系统能够从大量数据中提取相关信息，提供准确的答案。本文将介绍问答系统的基本原理，以及如何使用Python和一些流行的自然语言处理库来构建一个简单的问答系统。
##
# 教你实现智能问答 NLP
## 引言
智能问答系统是自然语言处理（NLP）中的一个关键应用，它能够理解用户提出的问题并给出准确的答案。本文将指导你从头到尾实现一个简单的智能问答系统。我们将分步进行，先看整体流程，然后再深入每一步的具体实现。
## 整体流程
下面是实现智能问答系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
# NLP问答模型：自然语言处理的重要应用领域
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于研究和开发使计算机能够理解和处理自然语言的方法和技术。在NLP的应用领域中，问答模型是一个非常重要的研究方向。本文将介绍NLP问答模型的基本概念和工作原理，并结合代码示例进行讲解。
## 1. NLP问答模型的定
原创
2023-09-29 22:16:17
138阅读
# 文档问答 NLP 入门指南
在今天的文章中，我将会教你如何实现一个简单的“文档问答”自然语言处理（NLP）系统。文档问答是指从一份文档中提取信息来回答用户提出的问题。接下来，我们将通过以下步骤实现一个基本的文档问答系统。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：收集和清理要使用的文档 |
| 2 | 环境搭建：准备开发环境
Introduction在自然语言处理（Natural Language Processing）中，任务很多种，大体可以分为以下几种：句子级别分类任务，例如情感分类任务，检测电子邮件是否为垃圾邮件任务等；单词级别的分类任务，例如命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），词性标注（Part-of-Speech tagging, POS)；文本生成任务，包括根据提示p
转载
2023-12-23 22:22:17
99阅读
时间: 2020-06-11引言 AI时代，不同的行业都有自己的智能客服，比如银行智能客服、导购智能客服、后期服务支持智能客服等。这些客服机器人基本都是利用高质量、大量业务场景问答对（QA）作为语料进行训练得到的，但是梳理这些问答对将会耗费大量人力成本。能否做到QA问答对的自动生成呢？答案是肯定的。Paper Information TILE: Generating Diverse
本文档仅供自己梳理代码时使用。目录1. 用户输入2. 进入到entity_extractor.py1）加载数据和模型路径，示例：2）加载领域actree3) 调用 build_actree3. 实体抽取函数 1) 进入到模式匹配 2) 意图预测a. 进入到tfidf_feature 提取特征 b. 计算其他特征数据归一化c. tfidf和features 进行特征融合
转载
2023-08-12 12:36:14
157阅读
做网络推广，高权重的问答推广平台不失为一个好的方法途径，高权重的问答平台的特点我想大家也都知道，收录快，排名好，可以给网站传递一定的权重和流量，好好利用好高权重的问答平台，会让你得到意想不到的结果！下面我就分析下我所用过的几个高权重的问答平台吧 一、百度知道 百度知道在所有的问答平台中排名第一位，无论是权重，收录，排名，还是用户使用量。所以这个平台是很多网络推广人员首选的问答平台，但是随着淘宝
转载
2023-09-04 16:27:17
0阅读
在司马阅(SmartRead)、 Midjourney 等AI 内容生成工具大热，加上前几天OpenAI 开放API 功能后，许多工具串接AI 功能来实现不只是问答，而是更多图文影音内容的自动创造。我自己比较专注在文字内容、想法规划的部份，而今天要介绍的就是在这个趋势下针对论文、书籍内容的一个AI 整理工具。 首先，「 司马阅(SmartRead) 」的用途正如它的名称，让我们利用Cha
第三十八节 问答游戏Quiz Game前言实践 前言我们这一节还是对之前学习内容的一个综合运用，主要涉及到函数编程、字典以及列表的使用、条件语句、循环结构等等。通过本节的学习读者可以检验之前内容的掌握情况。我们以问答游戏为例介绍这些知识点的具体运用方法。实践问答游戏，也即针对提出的问题用户给出正确答案的选项，如果答对就计一分，如果答错则不计分。所以不难想象，问答游戏需要为每一个问题设定正确答案，
转载
2023-09-11 20:58:06
78阅读
